Redes Neuronales
Páginas: 4 (941 palabras)
Publicado: 30 de septiembre de 2012
¿Que es una Red Neuronal Artificial?
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN") son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automáticoinspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligenciaartificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Por lo tanto, las Redes Neuronales:
* Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos oinformación.
* Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo, tendencias financieras.
* Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.
Unaprimera clasificación de los modelos de redes neuronales podría ser, atendiendo a su similitud con la realidad biológica:
1) El modelo de tipo biológico. Este comprende las redes que tratan de simularlos sistemas neuronales biológicos, así como las funciones auditivas o algunas funciones básicas de la visión.
2) El modelo dirigido a aplicación. Este modelo no tiene por qué guardar similitud conlos sistemas biológicos. Su arquitectura está fuertemente ligada a las necesidades de las aplicaciones para la que es diseñada.
Ventajas que ofrecen las redes neuronales
Debido a su constitución y asus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar decasos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y que este tipo detecnología se esté aplicando en múltiples áreas. Entre las ventajas se incluyen:
* Aprendizaje Adaptativo: capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia...
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN") son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automáticoinspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligenciaartificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Por lo tanto, las Redes Neuronales:
* Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos oinformación.
* Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo, tendencias financieras.
* Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.
Unaprimera clasificación de los modelos de redes neuronales podría ser, atendiendo a su similitud con la realidad biológica:
1) El modelo de tipo biológico. Este comprende las redes que tratan de simularlos sistemas neuronales biológicos, así como las funciones auditivas o algunas funciones básicas de la visión.
2) El modelo dirigido a aplicación. Este modelo no tiene por qué guardar similitud conlos sistemas biológicos. Su arquitectura está fuertemente ligada a las necesidades de las aplicaciones para la que es diseñada.
Ventajas que ofrecen las redes neuronales
Debido a su constitución y asus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar decasos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y que este tipo detecnología se esté aplicando en múltiples áreas. Entre las ventajas se incluyen:
* Aprendizaje Adaptativo: capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia...
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